AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-29_jpg.rf.2a14794401476ccf853edf71ad611365.txt

0 0.869516955078125 0.48107515494791664 0.8697357836914063 0.4643595944010417 0.8195386025390625 0.4670499466145834 0.819336607421875 0.4824796946614583 0.869516955078125 0.48107515494791664
1 0.18372284814453124 0.47540401367187496 0.1839080107421875 0.46126007747395836 0.12992072412109376 0.45871740429687496 0.12968506298828125 0.47671877734375 0.18372284814453124 0.47540401367187496
2 0.5189110029296875 0.4407602526041667 0.48517526171875 0.4386889016927083 0.46636427978515627 0.47555102604166666 0.4755702158203125 0.5092065872395833 0.5024039458007813 0.522693140625 0.6770110454101562 0.8907526126302083 0.6857576103515625 0.8858113580729167 0.5258515620117188 0.5000871731770834 0.5337179326171875 0.4886944127604167 0.5189110029296875 0.4407602526041667
feat(datasets): 添加新的训练和验证数据标签 - 在 train 和 valid 文件夹中添加了多个新的标签文件 - 标签文件包含了不同类型的目标检测框坐标和类别 - 新增数据有助于模型训练和性能提升 2025-06-06 10:07:28 +00:00			`0 0.869516955078125 0.48107515494791664 0.8697357836914063 0.4643595944010417 0.8195386025390625 0.4670499466145834 0.819336607421875 0.4824796946614583 0.869516955078125 0.48107515494791664`
			`1 0.18372284814453124 0.47540401367187496 0.1839080107421875 0.46126007747395836 0.12992072412109376 0.45871740429687496 0.12968506298828125 0.47671877734375 0.18372284814453124 0.47540401367187496`
			`2 0.5189110029296875 0.4407602526041667 0.48517526171875 0.4386889016927083 0.46636427978515627 0.47555102604166666 0.4755702158203125 0.5092065872395833 0.5024039458007813 0.522693140625 0.6770110454101562 0.8907526126302083 0.6857576103515625 0.8858113580729167 0.5258515620117188 0.5000871731770834 0.5337179326171875 0.4886944127604167 0.5189110029296875 0.4407602526041667`